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【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング28 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/
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406: 牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 5b68-NJGG [119.231.187.251]) [sage] 2020/06/27(土) 07:31:10.61 ID:GKhrz2Ys0 AIは特殊な道を走るのは苦手だぞ この間も横転したトラックに思いっきり突っ込んでたし http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/406
407: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a554-AZA8 [180.235.6.52]) [sage] 2020/06/27(土) 09:01:14.31 ID:Vh0LgJ3n0 ドライブレコーダーの動画ってどこかで吸い上げて 自動運転の学習データに使ってたりするのかしら？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/407
408: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5b68-NJGG [119.231.187.251]) [sage] 2020/06/28(日) 22:24:44.73 ID:GkAIbf3E0 テスラはしてるな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/408
409: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 324b-ERT+ [211.131.30.112]) [sage] 2020/07/02(木) 01:45:56.12 ID:vFBGfQHk0 https://github.com/SystemErrorWang/White-box-Cartoonization ↑ ネットニュースでやってて見てたんだけど プログラムにCCライセンスってあるの？ 仮に出力した画像に対してだったとして 生写真の著作権は撮った本人が持ってるよね アニメ風に変換すると著作権がプログラムを作った人に 移行するとかってあるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/409
410: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/02(木) 05:33:01.90 ID:2mrMXuxp0 グレーなんじゃない？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/410
411: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.208.164]) [] 2020/07/02(木) 08:45:47.13 ID:v0dv8vScM ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/411
412: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/02(木) 09:31:47.69 ID:zuc+dLkW0 >>409 写真を見て人が絵を描いたら絵の方には絵を描いた人に著作権が発生すると思うけど 単に作るだけではなくて思想感情を表現したものが著作物だから機械的な変換には著作権は発生しないかも プログラムの方には著作権が発生するけど C言語をコンパイルしてもコンパイラ作成者の著作物にはならないし http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/412
413: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM2d-dMwt [202.214.167.29]) [sage] 2020/07/02(木) 10:58:54.63 ID:MJ/t0Hu2M 一行目、 二次的著作物だから、写真を撮った人、絵を書いた人それぞれに著作権が発生するのでは？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/413
414: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/02(木) 11:04:48.49 ID:0WiTNedI0 >>249 まず、東大＝頭がいい、数学が出来るというのは偏見だと思う 東大入試では情報幾何学とか出てこないし、大規模OSSのソースコードの解読とかもないから。 誤解がないように言っておくが、東大生は平均すると確かに頭がいいと思う。しかし、人の頭の良さは１つの観点から見たとしてもあまりに分散が大きいから、その平均にはほとんど意味がないというのが俺の考えだ ちなみに当方中卒 そして、因果推論では理論が大切だと思うぞ 例えば、当たり前のように多くの人がスパースモデリンングの回帰分析のマージナルエフェクト（要するにlasso回帰の回帰係数）を使ってるがその根拠はどこにある？因果推論では強い多重共線性があるから、その根拠はほとんどの教科書にも書かれてないだろ？結局皆んながやってる方法が本当に因果推論として機能してるのか自分で計算して証明しなきゃならない 予測の問題と違って因果推論では考えなきゃいけないことが多い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/414
415: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/02(木) 11:21:59.00 ID:zuc+dLkW0 >>413 写真を撮った人の著作権はある前提の話 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/415
416: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/02(木) 12:17:30.61 ID:2mrMXuxp0 頭悪そう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/416
417: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMa6-3Jm0 [163.49.206.84]) [sage] 2020/07/02(木) 12:54:56.32 ID:yffqE1NHM >>414 次元削減みたいなもん？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/417
418: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/02(木) 13:41:05.72 ID:0WiTNedI0 >>417 次元削減とは関係がない 例えば気温とコインランドリーの売上との因果を知りたいとしよう 雨が降れば気温が下がるから天気の影響を取り除いた条件付き共分散COV(売上,気温|天気）、これを求めるのが因果推論の目的。 しかし、その時よく使われる回帰分析は条件付き期待値E(売上｜気温,天気)を求めていて、さらに古典的な回帰分析は気温と天気が無相関であることを仮定している そこでlasso回帰というベイジアンを導入してその仮定を取り除いている訳だが、その回帰係数が本当に条件付き共分散を与えるか教科書には書かれていない ちなみに天気と気温が無相関であれば気温の回帰係数が０の時COV(売上,気温|天気)=0になることが証明出来るが問題はそうでないとき http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/418
419: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/02(木) 13:49:28.76 ID:zuc+dLkW0 >>418 共分散が因果関係を表すとは自分は理解していないけどそうなのか？ 回帰分析は気温の変数と売上の変数の関係を数式で表してるだけで因果関係は判らないのはそうだと思う http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/419
420: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/02(木) 14:17:49.90 ID:2mrMXuxp0 いじめすぎ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/420
421: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/02(木) 15:03:08.67 ID:0WiTNedI0 >>419 ＞共分散が因果関係を表すとは自分は理解していない 条件付き共分散には方向がないし、天気以外にも色んな影響を受けてるかもしれないから、その辺注意しながらデータを作っていく必要があるな それをして、さらに正規分布に従うことを仮定したとしてもlassoの回帰係数を使うのが線形な因果関係を知るのに本当に正しい方法なのか疑問を持つべきだと思ってる 因果推論の手法は証明があって使い物になると思ってるからな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/421
422: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-NP8p [114.182.229.85]) [sage] 2020/07/02(木) 18:54:15.71 ID:d/Q3OaGm0 まあ、とりあえず共分散を信じきってる人よりましかな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/422
423: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 929c-vnzE [61.125.210.168]) [sage] 2020/07/02(木) 19:47:25.34 ID:5r4tXSjU0 一昔前のおじさんにはわかると思うけど 共分散構造解析が流行った時代があっての ホッホ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/423
424: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/02(木) 19:51:18.83 ID:0WiTNedI0 >>422 共分散の話はしていない 条件付き共分散の話をしているがそれを信じるかどうかの話もしていない 条件付き共分散を信じるとして、それをどうやって求めるのかという話をしている http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/424
425: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/02(木) 20:25:34.51 ID:2mrMXuxp0 懐かしいね(笑) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/425
426: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0101-ERT+ [126.25.237.140]) [sage] 2020/07/02(木) 21:08:21.58 ID:5ioQoB6t0 受験勉強ができるなんてのはオーバーフィットの典型例じゃん http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/426
427: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/02(木) 21:48:26.06 ID:zuc+dLkW0 >>424 条件を満たすデータを集めて分散共分散行列を計算したらいいのではないの？ 相関行列でも線形な相関の程度は分りそうだけど 共分散が分かると何が出来る？ 何のために共分散が必要？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/427
428: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdb2-NP8p [49.98.170.131]) [sage] 2020/07/03(金) 10:09:49.25 ID:8WulLCs8d まるちんげーる(確率変数と時間の相関) カルマんフィルタ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/428
429: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.179.220]) [] 2020/07/04(土) 15:42:48.79 ID:NnHpeN18M ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw 日本で強姦と窃盗を繰り返す 犯罪者在日のクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/429
430: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b606-CgCh [223.165.55.42]) [sage] 2020/07/04(土) 16:53:53.34 ID:kboI8Cod0 G検定受け終わったー 教師強制なんて参考書に出てこなかったんだが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/430
431: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [] 2020/07/04(土) 19:35:14.08 ID:Fkv+Fc/J0 Raschkaの機械学習の本を読んでいて、一番最初のパーセプトロンのところで躓いた。 重みをああいう風に更新しても正しく分類されていない点が正しく分類されるようになるとは限らないと思う。 中井悦司の機械学習理論入門の4.2.2でいうと、 点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとする。 w_1*x + w_2*y < 0 t = 1 重みは以下のように更新される。 w'_1 = w_1 + x w'_2 = w_2 + y w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となるが、これがかならずしも正になるとは限らないと思う。 x^2 + y^2 > 0 ならば改善はされるとは思いますが。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/431
432: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/04(土) 20:40:48.67 ID:gQDxarsI0 xORのパターンはパーセプトロンでは分類できない 次元を増やすとか層を増やすとかで解決するんじゃないか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/432
433: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [sage] 2020/07/04(土) 20:43:29.15 ID:Fkv+Fc/J0 >>432 パーセプトロンで分類できることがあらかじめわかっているデータにアルゴリズムを適用したときの話をしています。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/433
434: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/04(土) 21:41:44.31 ID:gQDxarsI0 最小値じゃなくて極小値ローカルミニマムに捕まるときはあるだろうね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/434
435: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/04(土) 21:42:27.14 ID:gQDxarsI0 具体的にどんなときに問題になる？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/435
436: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa4d-PeUO [106.154.130.146]) [] 2020/07/04(土) 23:01:52.65 ID:AaHxJlLHa >>431 パーセプトロンの収束定理というものがあるので、必ず有限回で正しく分類できるようになる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/436
437: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a590-qPyq [42.124.105.96]) [sage] 2020/07/04(土) 23:33:49.39 ID:Ufkm+O3o0 全くついていけない。1%もお前らの話を理解できない そんな能力あるなあdeepnudeとかいろいろ貢献しろよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/437
438: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/05(日) 01:51:19.26 ID:I6aovzvx0 >>431 その本読んでみないと何とも言えんな パーセプトロンの解説なんてネット上に腐るほどあると思うんだがな 一般的には分類用の単純パーセプトロンはロジスティック回帰が使われる事が多くて、指数型分布族でコスト関数が凸になるからつまずくとこなんてあるかーって感じだわ 普通にロジスティック回帰の勾配法での更新式を自分で計算してみたらどうだ？ 「ロジスティック回帰 勾配法 導出」とかで検索すれば直ぐ答えが得られるが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/438
439: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/05(日) 03:01:57.62 ID:I6aovzvx0 >>431 あーなるほど、これは活性化関数にステップ関数を使っていて、さらにデータは線形モデルで精度１００％が達成可能である事を前提としてんのね それじゃあロジスティック回帰とは全然違うわなｗ 重みの更新式は学習率に応じて少しずつ何度も繰り返し計算されるからいずれ正になるぞー w'_1*x=w_1*x+η*x^2 > w_1*x となるわけだから ηは学習率 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/439
440: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/05(日) 05:01:10.59 ID:lzcLlLGQ0 ドヤりたいだけのつまらない人だよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/440
441: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) [sage] 2020/07/05(日) 10:27:53.60 ID:jg0qNhIf0 ドヤ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/441
442: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/05(日) 11:43:41.74 ID:I6aovzvx0 面白い人である必要はない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/442
443: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [sage] 2020/07/05(日) 11:59:53.33 ID:SI7fUPbV0 >>439 ありがとうございました。 ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。 点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。 w_1*x + w_2*y < 0 t = 1 重みは以下のように更新されます。 w'_1 = w_1 + x w'_2 = w_2 + y w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となります。 x^2 + y^2 > 0 ならば改善される。 ループを回して、次にまたi番目の点(x, y)のところに来たとします。 この時点で重みの値は他の点の処理によって、一般的に何度も更新されているはずです。 w_1*x + w_2*yの値を計算したときに、一つ前に計算処理をしたときよりも状況が悪くなっている可能性もあるのではないかと思うのですが、いかがでしょうか？ 現時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 一つ前の計算時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 0 となってしまう可能性です。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/443
444: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [] 2020/07/05(日) 12:02:13.77 ID:SI7fUPbV0 >>436 そういう定理があるということは、結局は、分類されるということだと思いますが、 >>443 のようなことが起こらないということは自明なことではないと思います。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/444
445: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/05(日) 13:19:30.00 ID:IjpqC/LQ0 >>443 2乗したら虚数でなければまだ負にならないんじゃないか？ xもyもゼロの時は正にならないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/445
446: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.179.116]) [] 2020/07/05(日) 15:52:53.52 ID:hWyZiwwGM ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw 日本で強姦と窃盗を繰り返す 犯罪者在日のクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/446
447: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) [] 2020/07/05(日) 18:53:06.09 ID:I6aovzvx0 >>443 w_3の存在を忘れてたりしない？ サンプルに１次元追加してそこを１で埋めればw_3はちょうど切片の役割を果たす まずは１次元の場合で考えてみたらどうかな？ そうしたら切片の役割がより分かりやすいと思う その上で、ステップ関数を使った単純パーセプトロンは損失関数をmax(0,-twx)とする事が出来る為、不正解となったサンプルのみ勾配法によって重み更新する事を考える 不正解の場合損失関数は-twx返す為、-twxをｗで微分して、答えは-txとなる 従って更新式は勾配法によってw+txとなることがわかる 証明としては不完全だけど分かりやすくイメージがつかめると思う http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/447
448: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) [sage] 2020/07/05(日) 23:19:50.31 ID:jg0qNhIf0 後出し小僧 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/448
449: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-v0mp [114.182.229.85]) [sage] 2020/07/06(月) 00:43:36.99 ID:k5SiCBTY0 xorなんて加群の準同型定理からなんとでもなりそうだが。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/449
450: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa31-TdSa [182.251.156.173]) [sage] 2020/07/06(月) 12:52:27.50 ID:aKZVsSdga データサイエンスを過度に民主化するな https://ainow.ai/2020/06/29/223422/ 理論が分からないバカを量産するなという記事が出ていた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/450
451: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFb2-A0XE [49.106.174.235]) [] 2020/07/06(月) 13:12:41.37 ID:IUjf/UDkF 知ってた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/451
452: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6202-ERT+ [101.140.211.35]) [sage] 2020/07/06(月) 14:48:12.42 ID:Xm+KxzvJ0 分析や機械学習を安易に外に投げるような企業は、 納品された結果を検証する能力も無いから問題無し 稼げるうちに稼いでおけ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/452
453: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 14:58:23.94 ID:y1e76VYX0 http://pfi.kishou.go.jp/Presen2019/2_shimizu.pdf https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/houkoku65-1_HTML/2019R-02-04(02).pdf#page=4 MP-PAWR及びPAWRの高空間分解能な観測データを教師データとし、 従来型現業気象レーダーで取得される従来データとの 4次元関係（空間＋時間）を機械学習することで、 従来型レーダーの4次元情報から線状降水帯等の積乱雲群の発達を 低コストに予測する手法を開発する 線状降水帯をAIで予測するプロジェクトが始まった https://i.imgur.com/d1xgflH.png https://i.imgur.com/bQADDeE.png http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/453
454: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 15:00:37.27 ID:y1e76VYX0 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/ofp/service/olympic.php ＞最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）と理化学研究所計算科学研究センター（理研R-CCS）は、2020年東京オリンピック・パラリンピック期間中に、 ＞関東地区における「ゲリラ豪雨」リアルタイム予報と情報配信を協力して実施する予定です。 ＞今回はOakforest-PACSシステム上で、理研R-CCSの開発した「SCALE-LETKF」コードを使用して、 ＞埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データに基づき、リアルタイムシミュレーション及びデータ同化による予測を行います。 線状降水帯の予測も京超えのスパコンを占有使用することで、 予測が可能となる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/454
455: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) [sage] 2020/07/06(月) 15:08:33.51 ID:6kVEB13FM 全然しらないけど 雲が出て来はじめたら 雨降るよ、で案内すればいいだけなので 簡単そう？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/455
456: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF1a-JCxG [103.5.140.185]) [] 2020/07/06(月) 15:10:34.55 ID:adqlPIIWF オリンピック中止も予測しろよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/456
457: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 15:33:47.68 ID:y1e76VYX0 >>455 雲が発生してからでは遅い場合もある 積乱雲は急発達するので。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/457
458: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) [sage] 2020/07/06(月) 15:43:32.04 ID:sEIgAATz0 >>452 だべなｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/458
459: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) [] 2020/07/06(月) 16:00:16.40 ID:N7rq6SMF0 この分野って人工知能とか夢のある名前がついているけど、結局のところある特殊な関数の最適化を行う分野ということ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/459
460: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) [sage] 2020/07/06(月) 16:16:51.06 ID:h1z4qRFu0 なんだよ特殊な関数って？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/460
461: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) [sage] 2020/07/06(月) 16:19:24.26 ID:sEIgAATz0 ×特殊 ◎正直ブラックボックス だろやし >>459 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/461
462: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31e3-Wiu6 [180.13.123.116]) [sage] 2020/07/06(月) 18:20:54.16 ID:mELSjHoM0 ただ人工知能の研究分野と言えるだけで機械学習＝人工知能技術というわけではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/462
463: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) [sage] 2020/07/06(月) 18:29:28.71 ID:6kVEB13FM >>457 じゃあ積乱雲がでそうなら 雨降るよ、でいいんじゃない？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/463
464: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 18:36:48.82 ID:y1e76VYX0 >>463 ・どの場所で ・どういう強さで ・どのくらい降るのか この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、 間違った避難をしてしまう可能性がある http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/464
465: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) [sage] 2020/07/06(月) 19:32:01.28 ID:VHcM4Jdg0 滞在時間も災害になるかどうかに影響が大きい 短時間なら耐えられても 川が氾濫する閾値を超えたら大きな被害になる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/465
466: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sada-VQSO [111.239.181.181]) [sage] 2020/07/06(月) 22:56:00.95 ID:g8xS89S1a 近未来を予測するタイプの研究はすぐに結果が出るから 自然淘汰されやすいよね。はずれが多いと相手にされなくなる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/466
467: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 23:18:12.78 ID:y1e76VYX0 俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな 予報精度はこの5年間でちっとも向上していない 気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、 予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない 雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ 頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た 2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、 その高解像度化に伴って初期値（観測データ）も高解像度化する必要がある それも地球全体で。 だが地球全土に隙間なく気温計や気圧計、降水計、気象レーダーを設置するわけにもいかない 莫大なコストがかかるから難しいのだ これを解決するために、(レーダーが無くても)雲の衛星画像から降水強度を推定できる人工知能をウェザーニュースが開発中だが、 これも精度に限界がある http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/467
468: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) [sage] 2020/07/06(月) 23:19:40.08 ID:y1e76VYX0 長期的な予報の精度向上は見られないが、 比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる (ただし高密度な観測網がある日本に限る) 関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。 この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。 しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を 「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。 この次世代の手法を使えば、わざわざ手の作り込んだ数式を考えたり、模擬実験させなくても、 気象レーダーの観測値だけで気象予報ができるようになる。 しかしこれは気象レーダーの守備範囲でのみ適用できる手法で、 長期的で全地球的な予報には使えない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/468
469: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0101-ERT+ [126.29.223.169]) [sage] 2020/07/07(火) 12:37:12.69 ID:L0rnNegH0 降雨というのは、単に湿度と気圧の関係だけじゃなく、空気中のホコリや僅かな風の動きで結果が大きく振れるカオス系。 予想はできても、結果は神のみぞ知る。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/469
470: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/07(火) 12:42:26.12 ID:gHJLD7dX0 天気予想って aiていうよりシミュレーションて感じがする http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/470
471: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3544-VQSO [58.70.249.184]) [sage] 2020/07/07(火) 13:39:21.94 ID:uMdmnxKU0 台風のタマゴ、つまり台風が何処にできるかってのを深層学習で見つける、って話もあったな なんかレントゲン画像から肺がんを見つけるような話だが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/471
472: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.200.55]) [sage] 2020/07/07(火) 15:55:55.31 ID:bZFoCxD7a 数値計算からボトムアップしていくシミュレーション と 結果画像の確率統計からトップダウンする機械学習 の両方をGANで対戦させれば良さそうですね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/472
473: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/07(火) 16:43:33.34 ID:gHJLD7dX0 入力って画像だけ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/473
474: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.199.226]) [sage] 2020/07/07(火) 17:07:40.48 ID:uexhphk9a >>473 2次元のピクセルだけでなく3次元のボクセルでも同じ事 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/474
475: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sada-1cdo [111.239.159.157]) [sage] 2020/07/07(火) 17:13:50.56 ID:5rqxzNkJa このスレ読むよりも面白かったよ 『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1） https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part1.html 『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2） https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part2.html 『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3） https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part3.html 『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 4） https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part4.html http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/475
476: デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) [] 2020/07/07(火) 23:06:11.18 ID:f8gc9BZ2M lightgbmとkerasについてはここで良いのかな？ 35とか60とかまとまり毎に意味をなすデータセットなんですが バッチサイズをそのまとまり毎に指定することはどうやったらできるのでしょうか。 1エポック内で 35→60→45→50→…みたいに変化させていく感じです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/476
477: デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) [] 2020/07/07(火) 23:11:58.53 ID:f8gc9BZ2M >>476 すいません、kerasはfit_generatorで対応しようと考えてるの忘れてましたｗ lightgbmも似たようなサンプルどこかに無いですか？ 検索ワードだけでも… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/477
478: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/08(水) 04:31:00.11 ID:DqItxZMn0 コード書けばいいんじゃない？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/478
479: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222]) [sage] 2020/07/08(水) 13:45:48.53 ID:qq5HlQG40 いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。 ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/479
480: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1d01-MjaX [60.86.178.93]) [sage] 2020/07/08(水) 14:18:29.79 ID:f5VocIN50 >>479 あきらメロン http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/480
481: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/08(水) 14:29:46.51 ID:DqItxZMn0 どんだけヤル気無いんだよ(笑) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/481
482: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac1-pR5Q [106.154.130.220]) [] 2020/07/08(水) 18:10:59.48 ID:41dghGjma MNISTくらいスペック無くても学習できるやろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/482
483: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM4e-Mcq2 [163.49.201.172]) [sage] 2020/07/08(水) 18:54:09.52 ID:1/Rys1DZM Jetson、ゲーミングノート、自作、クラウドの4択やな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/483
484: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 657c-D8aV [14.193.216.182]) [sage] 2020/07/08(水) 20:10:33.66 ID:U7Nu1poe0 >>479 colabというものがあってだな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/484
485: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) [sage] 2020/07/08(水) 20:25:46.27 ID:DqItxZMn0 親切な人が多いインターネッツですね(笑) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/485
486: 牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 1e68-ucCN [119.231.187.251]) [sage] 2020/07/08(水) 21:32:46.76 ID:6VQfvKVw0 google colabは超大変 チュートリアルぱっとやるだけならいいんだけど、googleドライブと連携させるだけでもかなり大変だった GTX1060でもいいから買ってローカルで遊んだほうが良い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/486
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